Simon Stock

M.Sc.
Research Assistant

Contact

Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Office Hours
Jederzeit
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Building HS36, Room C3 0.006
Phone: +49 40 42878 2378
Logo

Research Projects

Applications of AI in distribution system operation

Applications of AI in distribution system operation

Hamburg University of Technology (TUHH); Duration: 2020 to 2024

VeN²uS
Networked grid protection systems - Adaptive and interconnected

VeN²uS

Networked grid protection systems - Adaptive and interconnected

Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK); Duration: 2021 to 2024

Research Focus

Optimal operation and energy managment in electrical distribution grids (Smart Grids) using artifical intelligence

Publications

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Courses

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Graphentheorie und Optimierung (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Graphentheorie und Optimierung
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1046_s24
DozentIn:
Anuschirawan Ralf Taraz, Dr. rer. nat. Dennis Clemens, Fabian Hamann, Marco Wolkner, M. Sc. Jorin Dornemann
Beschreibung:
  • Graphen, Durchlaufen von Graphen, Bäume
  • Planare Graphen
  • Kürzeste Wege
  • Minimale Spannbäume
  • Maximale Flüsse und minimale Schnitte
  • Sätze von Menger, König-Egervary, Hall
  • NP-vollständige Probleme
  • Backtracking und Heuristiken
  • Lineare Programmierung
  • Dualität
  • Ganzzahlige lineare Programmierung
Leistungsnachweis:
335 - Graphentheorie und Optimierung<ul><li>335 - Graphentheorie und Optimierung: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mathematik (E-10)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 229
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 16
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 72

Supervised Theses

ongoing
completed

2021

  • Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.

  • Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.

  • Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.

  • Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.

2020

  • Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.

  • Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.